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Enregistrement W2530319215

Alexithymie bei Patienten mit chronischer Multiple Sklerose

2015· dissertation· de· W2530319215 sur OpenAlexaboutno aff
Julia Donell

Notice bibliographique

RevueUniv. Duesseldorf: Duesseldorfer Dokumenten- und Publikationsserver · 2015
Typedissertation
Languede
DomaineMedicine
ThématiqueMultiple Sclerosis Research Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGynecologyMedicine
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Alexithymie bei Patienten mit chronischer Multiple Sklerose Die Multiple Sklerose (MS) ist eine der haufigsten chronischen neurologischen Erkrankungen, welche die weise Substanz im gesamten zentralen Nervensystem (ZNS) befallen kann. In dieser Studie wurde die Emotionswahrnehmung und -verarbeitung von MS-Patienten untersucht. Dafur wurden 37 MS-Patienten neuropsychologisch untersucht und die Ergebnisse mit denen von gesunden Probanden (GP) und denen von Polyneuropathie-Patienten (PNP) verglichen. Hierfur wurden verschiedene Selbstbeurteilungsfragebogen verwendet, wie zum Beispiel den Becks-Depressions-Inventar oder die Toronto-Alexithymie-Skala, aber auch objektiv beurteilbare computergestutzte Tests, wie zum Beispiel den Ekman-60-Faces-Test. Zusatzlich kam ein neuer computergestutzter Test, der Test-of-Perceptual-Competence-of-Facial-Affect-Expression zum Einsatz, welcher 2007 von Ingenhag, Schafer und Franz am Universitatsklinikum Dusseldorf entwickelt wurde. Wie erwartet fand sich der groste Anteil depressiver Symptome bei den MS-Patienten, gefolgt von den PNP-Patienten und die gesunden Probanden zeigten die wenigsten depressiven Symptome. Die gesunden Probanden erkannten in beiden Testverfahren, dem Ekman-60-Faces-Test und dem PCFAE-Test, die meisten affektexpressiven Gesichtsausdrucke richtig, und die schlechtesten Ergebnisse erzielten die MS-Patienten. Die Ergebnisse der PNP-Patienten lagen beim Ekman-60-Faces-Test zwischen den beiden Untersuchungsgruppen und beim PCFAE-Test auf einem Niveau mit den MS-Patienten. Der Affekt Freude wurde von allen Untersuchungsgruppen und in beiden Testverfahren am haufigsten als richtig erkannt. Beim Ekman-60-Faces-Test machten die drei Untersuchungsgruppen beim Affekt Angst die meisten Fehler. MS- und PNP-Patienten konnten ihre Emotionen eher akzeptierten und diese auch besser kontrollieren als gesunde Probanden. Auch verliesen sich die gesunden Probanden eher auf ihre Traume und Phantasien beim Treffen von Entscheidungen, wo hingegen MS- und PNP-Patienten mehr auf ihre Korpersignale horten. Bei der Emotionsregulation zeigten alle untersuchten Gruppen keine Unterschiede.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,007
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies, Communication savante, Intégrité de la recherche, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesMéta-épidémiologie (sens strict), Intégrité de la recherche, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,185
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0040,004
Méta-épidémiologie (sens large)0,0050,002
Bibliométrie0,0030,005
Études des sciences et des technologies0,0030,001
Communication savante0,0020,004
Science ouverte0,0030,002
Intégrité de la recherche0,0030,005
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,008

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,052
Tête enseignante GPT0,339
Écart entre enseignants0,287 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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